La tortuosidad se puede describir como la variación en la curvatura de los vasos sanguíneos. Anormalidades en la tortuosidad pueden ser indicativas de diferentes enfermedades. A pesar de haberse llevado numerosos estudios para la definición de una medida universal de la tortuosidad, no se ha alcanzado suficiente consenso de cuál es la más apropiada para su aplicación en el ámbito clínico, pues se ha comprobado que un único valor numérico es insuficiente para describir la tortuosidad. En este trabajo se introduce un mecanismo que permite complementar dicho valor mediante el análisis del espectro en frecuencias de la curvatura del vaso sanguíneo analizado. En nuestras pruebas hemos utilizado tanto imágenes clínicas reales, como un fantoma expresamente diseñado para este trabajo, y también se han simulado computacionalmente varios vasos sanguíneos. Los espectros en frecuencia muestran los cambios en la curvatura local, y proporcionan una representación gráfica y compacta de la tortuosidad.

En este trabajo también se describen dos nuevos algoritmos altamente automatizados para la extracción del eje central de los vasos sanguíneos, como paso previo para el cálculo de su tortuosidad: un algoritmo heurístico diseñado por nosotros, y un algoritmo que utiliza la transformada probabilística de Hough (TPH). Se demuestra la precisión de ambos algoritmos comparando los resultados con medidas manuales. Los algoritmos reducen tiempo y errores potenciales, y solamente requieren de la selección del centro del vaso sanguíneo de la primera imagen.